基于Context的时空离群数据是一类当前未知的、潜在有用的重要知识,代表地理现象或地理过程的特殊性。时空离群检测已在动植物生态领域、地质灾害监测、环境保护、地球物理勘探、公共安全与卫生等领域受到很大关注。现在人们开始关注有背景信息的基于时态变化的离群点检测问题,也即基于Context的时空离群点检测。本文就基于Context的时空离群数据进行研究,建立了基于Context的时空离群数据的模型,提出了一个有效的算法和其改进方法。本文主要研究内容包括：(1)在介绍了空间数据挖掘和离群数据检测的基础上,详细的论述了Contextual离群点检测,并提出了研究基于Context的时空离群数据的必要性。(2)详细给出了一个基于Context的时空离群数据的定义,根据定义给出一个基于Context的时空离群点检测的总体框架,完成基于Context的时空离群点的建模和模型的分析,并进行模型正确性、完整性和复杂性的分析。(3)对基于Context的时空离群点检测具体步骤作了详细描述,通过使用随机游走图等方法,提出一个有效的基于Context的时空离群点检测算法。(4)对于提出的基于Context的时空离群点检测算法进行改进,根据离群点是数据集中的少数的特点,通过加入阈值等方法,减少了对大部分正常数据的操作,优化了算法。并在真实数据中进行了实验。